New Approaches to Estimating Immigrant Documentation Status in Survey Data
Notice bibliographique
Résumé
Approximately a quarter of the 43 million immigrants living in the United States are thought to be undocumented. Yet, the lack of accurate population-level information about undocumented immigrants provides fertile ground for public misconceptions, political and media hype, and false claims. The goal is to determine how well descriptions of the undocumented population are likely to mirror the reality of undocumented immigrants’ lives in the US. We compare (1) the distribution of the population by documentation status and (2) distributions of the characteristics of undocumented and documented immigrants produced by two methods. The first method (the “decomposition method”) is a commonly used strategy used in previous work and the second method is an alternative, independent method developed in this article. We used the Survey of Income and Program Participation (SIPP) and the Los Angeles Family and Neighborhood Survey (LAFANS). The existing decomposition method works reasonably well if the data contains information on whether respondents are naturalized citizens or and lawful permanent residents. However, when these variables are missing or problematic, the decomposition method produces biased results. The actual undocumented population in the US may be even more socioeconomically disadvantaged than studies based on existing decomposition methods indicate. This article evaluates methods to conduct reasonably accurate nationally representative, policy relevant research on the lives of undocumented immigrants without potentially jeopardizing members of this vulnerable population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,104 | 0,257 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».